作品简介

本书是一本深度学习入门读物。以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架Caffe为例,由浅入深,从 Caffe 的配置、部署、使用开始学习,通过阅读 Caffe 源码理解其精髓,加强对深度学习理论的理解,最终达到熟练运用 Caffe 解决实际问题的目的。和国外机器学习、深度学习大部头著作相比,本书偏重动手实践,将难以捉摸的枯燥理论用浅显易懂的形式表达,透过代码揭开其神秘面纱,更多地贴近实际应用。

赵永科,CSDN 博主,博客地址:http://blog.csdn.net/kkk584520,现就职于阿里云计算有限公司,从事计算机体系结构、高性能计算系统设计。对计算机视觉、深度学习具有浓厚兴趣。擅长 CPU/GPU/FPGA 的算法加速与性能优化。

作品目录

  • 内容提要
  • 推荐序一
  • 推荐序二
  • 推荐序三
  • 前言
  • 上篇 初见
  • 第1天 什么是深度学习
  • 第2天 深度学习的过往
  • 第3天 深度学习工具汇总
  • 第4天 准备Caffe环境
  • 第5天 Caffe依赖包解析
  • 第6天 运行手写体数字识别例程
  • 篇尾语
  • 中篇 热恋
  • 第7天 Caffe代码梳理
  • 第8天 Caffe数据结构
  • 第9天 Caffe I/O模块
  • 第10天 Caffe模型
  • 第11天 Caffe前向传播计算
  • 第12天 Caffe反向传播计算
  • 第13天 Caffe最优化求解过程
  • 第14天 Caffe实用工具
  • 篇尾语
  • 下篇 升华
  • 第15天 Caffe计算加速
  • 第16天 Caffe可视化方法
  • 第17天 Caffe迁移和部署
  • 第18天 关于ILSVRC不得不说的一些事儿
  • 第19天 放之四海而皆准
  • 第20天 继往开来的领路人
  • 第21天 新生
  • 篇尾语
  • 结束语
  • 附录A 其他深度学习工具
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